我們已經看到過有關聊天機器人的新聞，如下所示：
……但同時，還有一些：
那為什麼有些聊天機器人會失敗，而有些卻會成功呢？或問如何更好？
我們向每天與聊天機器人打交道的專案經理和對話專家提出了這個問題。我們一起查看了聊天機器人和真實用戶之間的數千次對話。
研究結果顯示：
使用者有時與聊天機器人的互動方式與公司期望的方式完全不同；
公司通常無法建立以客戶為中心的聊天機器人，並且傾向於誤解聊天機器人的結果。
在這篇文章中，我們將介紹這項研究的要點，然後介紹可操作的聊天機器人最佳實踐。它們基於用戶喜歡與聊天機器人互動的方式，因此您可以學習如何建立一個符合他們期望的聊天機器人。
如果你對數字有興趣——
下載對數千次聊天的分析，並將關鍵數字包含在報告「以 客戶為中心的聊天機器人」中
聊天機器人如何失敗？
任何公司都可以透過多種指標來衡量聊天機器人的表現。從更全球的角度來看，整體聊天自動化成功的主要指標是投資報酬率。如果解決方案成功實施，投資將透過節省的客戶支援時間得到回報。
為了衡量聊天機器人的使用者體驗，有一些指標，例如使用者滿意度和聊天機器人的準確性，或更詳細的指標，例如聊天滿意度分數、目標完成率、參與率和聊天總數。
負投資報酬率和糟糕的使用者體驗背後的原因是什麼？以下是一些聊天機器人失敗最常見的原因：
為什麼聊天機器人會失敗
聊天機器人的不切實際的期望
當公司考慮使用聊天機器人來實現客戶體驗自動化時，他們通常希望它能夠自動化一切。可以這樣做嗎？事實是：儘管人工智慧最近取得了進步，但聊天機器人無法取代人類代理。機器人需要特定且定義的使用範圍，以提供可衡量和預測的投資報酬率。
聊天機器人的範圍問題與業務目標直接相關。有時目標過於模糊或不明確，這為聊天機器人在許多情況下失敗提供了解釋。很多時候，當設定目標時，企業會追求快速獲勝，而沒有先進行適當的客戶服務分析。為了確保聊天機器人真正解決問題，也請記住用戶方面。
例如，在定義聊天機器人的範圍時，您可以透過以下方式估計聊天機器人的目標：
聊天機器人目標範例
為了確保目標符合您的預期結果，請遵循SMART 標準。您的目標應該是具體的（針對特定的改善領域）、可衡量的（有量化指標來衡量成功）、可分配的（目前設定的角色和負責人）、現實的（最終目標應該基於以前的數據或）、時間-相關（指定何時可以實現結果）。
錯誤的用例和技術
聊天機器人的任何範圍都應隨後與相關聊天機器人技術相符。例如，如果數據顯示您的客戶對漫長的等待時間不滿意，並且您希望對其進行改進，那麼具有快速回應功能的基於規則的聊天機器人是一個不錯的選擇。用戶無需等待客戶代理收到常見問題的答案，只需選擇向聊天機器人提出請求並當場收到答复。結果，解決時間縮短了，客戶滿意度提高了。
聊天機器人的類型
對於這樣的用例，您真的需要人工智慧嗎？並不真地。假設您正在建立聊天機器人來展示品牌的語氣，或者考慮到更複雜的自動化目標，那麼人工智慧和自然語言處理將是一個完美的選擇。借助這些技術，您將設計與客戶的互動對話。
明智地選擇技術，為聊天機器人設定切合實際的目標。
使用者友善性差
聊天機器人怎麼可能不使用者友善呢？例如，當它與用戶對聊天的期望不符時。當聊天機器人無法為客戶提供價值時，客戶不會滿足於與聊天機器人進行無休止的循環交談。
簡而言之，除了對話設計中的缺陷之外，許多聊天機器人未能 貝里斯 whatsapp 號碼數據 5 萬 遵循使用者體驗設計的黃金法則。用戶為王，應該按照需要的方式操作對話。使用者體驗研究公司強調直覺設計 的重要性，這對於創建有效的聊天機器人互動至關重要。例如，在查看聊天機器人時，檢查是否：
是否容易回到談話的重要部分？
用戶可以在任何特定時刻請求人工幫助嗎？
聊天機器人是否會提出獨特的問題，而不是循環詢問相同的問題？
這種體驗至關重要，因為對於許多用戶來說，聊天機器人體驗和客戶服務是同一件事。
聊天機器人研究1
在建立聊天機器人之前對使用者行為進行良好的分析可以在大多數情況下解決問題。
以客戶為中心的聊天機器人
缺乏個性化
聊天機器人的個人化對於提高參與度和為用戶提供特定價值非常重要。無論公司使用哪種聊天機器人——簡單的基於規則的聊天機器人還是先進的人工智慧驅動的聊天機器人——無論哪種方式，它都應該能夠：
從後端呼叫使用者資料： 不要讓使用者填寫無休止的表單來完成他們的請求。相反，聊天機器人應該使用一兩個個人令牌來盡快獲取資料；
目前公司的品牌：許多公司將機器人作為“幫助機器人”，錯過了讓品牌發光並吸引潛在客戶注意的絕佳機會。此外，使用聊天機器人的個性將提高對話的參與率。
聊天機器人最佳實踐 1
根據上下文進行回應：雖然它通常與 NLP 有關，但有時機器人是無知的。為了避免這種情況，聊天機器人應該有「緊急」訊息，以防止以下情況：
聊天機器人最佳實踐範例 3
圖片來源
NLP 實施不佳
AI 驅動的聊天機器人使用自然語言處理 (NPL) 來理解使用者的問題。正如我們上面提到的，用戶不再有興趣與不理解他們的聊天機器人進行無休止的對話。不幸的是，聊天機器人只是機器人，無法理解人類語言和人類溝通的微妙之處。
結果，許多聊天機器人未能做到這一點的原因只有一個—— 缺乏聊天機器人的培訓和改進。從使用者的角度來看，聊天機器人應該根據可用資訊對使用者輸入做出反應。
聊天機器人最佳實踐範例 4
圖片來源
現在，我們已經分析了聊天機器人失敗的常見原因，以下是讓它發揮作用的聊天機器人最佳實踐。
提示 1：遵循 4P 規則
受影響的聊天機器人指標：投資報酬率/投資回收期
此指標追蹤機器人的貨幣價值（例如，為客戶和支援代理商或聊天機器人帶來的客戶節省的時間）。投資報酬率是一個重要的指標，因為它表明您是否應該投資於未來的聊天機器人最佳化。
正如我們上面所展示的，許多聊天機器人的失敗都與嘗試自動化一切以及選擇錯誤的技術或用例有關。
這是一個非常簡單的框架，供您在建立聊天機器人之前遵循：
